گوگل پلاس انجمن مکاریتم پایان نامه وبلاگ شناسایی الگو طبقه بندی خوشه بندی
  • کارشناس مهندسی
  • 3722 بازدید
  • 15 نظر
  • آموزش

انجام پایان نامه ارشد شناسایی الگو، طبقه بندی و خوشه بندی

شناسایی صورت افراد، درک صحبت های اشخاص، خواندن اعداد دست نویس و تشخیص میزان رسیدگی سیب ها از روی بوی آن ها همگی در حیطه شناسایی الگو هستند. شناسایی الگو - فرآیند دریافت داده خام و تصمیم گیری بر اساس ویژگی های داده – سال هاست که ذهن محققان و پژوهشگران را به خود جلب نموده است.

یادگیری ماشین

بدیهی است که نیاز به ساخت ماشین هایی داریم که الگوها را تشخیص دهند، نظیر شناسایی صدا، تشخیص اثر انگشت، تشخیص رشته DNA و موارد بیشمار دیگر. بدیهی است که شناسایی الگوی مطمئن و دقیق بسیار مورد استفاده خواهد بود. در یادگیری ماشین منظور از شناسایی الگو، تخصیص دادن یک برچسب به داده ورودی است. به طور مثال تشخیص اسپم بودن میل در حیطه کاری شناسایی الگو قرار می گیرد.
انجام پایان نامه و پروپوزال و سمینار یادگیری ماشین و شناسایی الگو، طبقه بندی و خوشه بندی






طبقه بندی چیست؟


برای یک انسان معمولی، تشخیص صدای افراد از یکدیگر، تشخیص ارقام دست نویس و تشخیص رایحه گل ها ممکن است بسیار ساده باشد. اما برای یک برنامه کامپیوتری این امر دشوار است، زیرا ورودی اطلاعات بسیاری خواهد داشت و در نتیجه برای حل مساله با داده ای با ابعاد بالا سر و کار داریم. طبقه بندی، تحلیل، بررسی این مجموعه داده، ساخت یک مدل بر اساس آن و ارزیابی مدل را شامل می شود. به کمک طبقه بندی می توان مدلی ساخت که داده های ورودی را یاد بگیرد و در مواجهه داده جدید تصمیم درست بگیرد. روش های طبقه بندی زیادی در حیطه یادگیری ماشین ارائه شده اند که از آنها می توان به طبقه بند بیزی، نزدیک ترین همسایه، شبکه های عصبی، ماشین بردار پشتیبان و ... اشاره نمود. طبقه بندی جزئی از روش های تحت سرپرستی است، بدین معنی که برای ساخت مدل به مجموعه آموزش نیاز داریم. مجموعه ای که داده ها و برچسب های آن ها مشخص باشد.         

انجام پایان نامه و پروپوزال و سمینار یادگیری ماشین و شناسایی الگو، طبقه بندی و خوشه بندی









خوشه بندی چیست؟

بر خلاف طبقه بندی، خوشه بندی در دسته روش های بدون سرپرستی قرار می گیرد، به این معنی که نیازی به دانستن برچسب داده ها نداریم. خوشه بندی فرآیند گروه بندی مجموعه ای از اشیاء است به گونه ای که اشیاء موجود در یک خوشه نسبت به باقی خوشه ها شباهت بیشتری به هم داشته باشند.
انجام پایان نامه و پروپوزال و سمینار یادگیری ماشین و شناسایی الگو، طبقه بندی و خوشه بندی
 






منابع مهم جهت مطالعه

یک کتاب در زمینه یادگیری ماشین و شناسایی الگو در ادامه آورده شده است. این کتاب جزء منابع اصلی درس شناسایی الگوست و مفاهیم زیر در آن بحث و بررسی می شود:
1- توزیع های احتمالاتی
2- طبقه بند بیزی
3- طبقه بند نزدیک ترین همسایه
4- طبقه بند های خطی نظیر حداقل مربعات و فیشر
5- شبکه های عصبی و روش های یادگیری آن ها
6- روش های مبتنی بر هسته نظیر ماشین بردار پشتیبان
7- روش های کاهش ابعاد ویژگی نظیر PCA و LDA
8- خوشه بندی k-means
9- خوشه بندی مبتنی بر مدل های مخلوط و...

 توانایی ها

 طبقه بندی

شبکه های عصبی پرسپترون: این شبکه از تعدادی ورودی، نورون و خروجی تشکیل شده است. با یادگیری وزن های موجود در این شبکه می توان مدلی خطی برای طبقه بندی داده های ورودی پیدا نمود:

انجام پایان نامه و پروپوزال و سمینار یادگیری ماشین و شناسایی الگو، طبقه بندی و خوشه بندی
الگوریتم یادگیری این شبکه پس انتشار خطاست که به کمک آن می توان، وزن های شبکه را تعیین نمود. این روش برای داده هایی که به صورت خطی جداپذیرند بسیار مناسب و سریع خوهد بود. هرچند در مواقع زیادی داده ها یه صورت خطی جداپذیر نخواهند بود و نیاز به مدلی های پیچیده تر نظیر شبکه عصبی چندلایه خواهیم داشت.

شبکه های عصبی چندلایه: یکی از شبکه های پرکاربرد در طبقه بندی داده، شبکه عصبی چندلایه یا همان mlp خواهد بود. این شبکه با انجام تبدیلی غیر خطی بر روی مجموعه داده، توانایی شناخت مرز های پیچیده تصمیم را دارد. شبکه عصبی چند لایه، از یک لایه ورودی، چند لایه مخفی و یک لایه خروجی تشکیل شده است. تعداد لایه های میانی متفاوت است ولی معمولا یک در نظر گرفته می شود. از mlp برای موارد بسیاری مانند تشخیص چهره و حتی پیش بینی سری های زمانی استفاده می شود.
شبکه عصبی چند لایه mlp - انجام پایان نامکه و پروژه و پروپوزال
 










ماشین بردار ماشین: این طبقه بند یکی از روش های بسیار موثر در طراحی است که دقت بالایی دارد. آموزش این شبکه با هدف بهینه سازی مفهومی به نام حاشیه صورت می پذیرد. یکی از مزایای این روش، تغییر ابعاد داده است. به طوری که با انتقال به فضای بالاتر، طبقه بندی داده ها را راحت تر می سازد.

انجام پایان نامه و پروپوزال و سمینار ماشین بردار پشتیبان SVM
 








radial basis function: این روش جزئی از شبکه های عصبی مصنوعی است. مشابه MLP از تعدادی لایه تشکیل شده است. تنها در این روش از توابع گوسی(شعاعی) برای ایجاد ویژگی های مورد نیاز استفاده می شود. توابع گوسی باعث ایجاد یک همسایگی شعاعی برای داده می گردند.
radial basis functionطبقه بندی با

 
طبقه بند بیز ساده انگارانه: یکی از طبقه بندهای پایه، طبقه بند بیزی است. این طبقه بند با رویکردی احتمالاتی، به هر مجموعه داده، توزیع احتمالاتی نسبت می دهد و سعی می کند با استفاده از این فرضیات، برچسب هر داده را تعیین کند. توزیع احتمالاتی در اکثر موارد نرمال در نظر گرفته می شود.

 انجام پایان نامه و پروژه و سمینار طبقه بند بیز ساده انگارانه













طبقه بندهای نوروفازی نظیر ANFIS: یکی از روش های جدید در طبقه بندی داده ها، استفاده از مفهوم فازی در ساخت مدل است. در این گونه روش ها، هر داده درجه عضویت مخصوصی به کلاس ها خواهد داشت، این درجه عضویت توسط مفهومی به اسم تابع عضویت تعیین می گردد. توابع عضویت متنوعی نظیر تابع گوسی، بل و مثلثی برای این گونه سیستم ها استفاده می گردد.

انجام پایان نامه و پروپوزال و سمینار یادگیری ماشین و شناسایی الگو، طبقه بندی و خوشه بندی - 6.	طبقه بندهای نوروفازی نظیر ANFIS
 








درخت تصمیم(Decision Tree): در این روش  با استفاده از درختی که بر اساس ویژگی ها چیده شده است، طبقه بندی داده ها صورت می گیرد. از مزایای این روش سرعت مناسب در فرآیند آموزش و آزمایش است. روش های متفاوتی برای آموزش این شبکه ها وجود دارد. یکی از معروف ترین این روش ها ID3 است که بر اساس اهمیت ویژگی ها آنها را در درخت قرار می دهد.
انجام پایان نامه و پروپوزال و سمینار یادگیری ماشین و شناسایی الگو، طبقه بندی و خوشه بندی - درخت تصمیم Decision Tree
 











 خوشه بندی

K-means: در این روش، ابتدا K مرکز به صورت تصادفی انتخاب می شود. سپس هر داده به نزدیک ترین مرکز نسبت داده میشود و دوباره مراکز به روز می شوند. این روند تکراری است و تا جایی ادامه می یابد که مراکز تغییری نداشته باشند. از جمله کاربردهای این روش در قطعه بندی تصاویر می باشد. 
انجام پایان نامه و پروپوزال و سمینار یادگیری ماشین و شناسایی الگو، طبقه بندی و خوشه بندی - K-means
 

Fuzzy C-means: این روش شباهت زیادی به k-means دارد. با این تفاوت که هر داده با درجه عضویت متفاوتی به هر دسته تعلق دارد. در نتیجه داده ها در نهایت به تمام خوشه ها با درجات مختلفی تعلق دارند. این روش در موارد زیادی جوابی مناسب تر از k-means خواهد داشت.
مدل های مخلوط(Gaussian Mixture Models) : در این روش فرض می شود که توزیع داده ها به صورت مجموعه ای از توابع گوسی با ضرایب مختلف است. با استفاده از الگوریتم های یادگیری نظیر EM، این توابع توزیع و ضرایب آن ها تعیین می گردد.

انجام پایان نامه و پروپوزال و سمینار یادگیری ماشین و شناسایی الگو، طبقه بندی و خوشه بندی - مدل های مخلوط - Gaussian Mixture Models
 












مدل های مخلوط فازی(FGMM): ان مدل ها تعمیمی به مدل c-means می باشد که در آن به جای استفاده از معیار فاصله اقلیدسی، از معیار فاصله احتمالاتی استفاده می شود. یکی از کاربردهای این روش استفاده در قطعه بندی تصاویر micro-array است.
مدل فازی مبتنی بر C-means مانند PIM: یکی از معایب c-means عدم تعیین دقیق خوشه داده هاست. زیرا هر داده به تمامی خوشه ها تعلق دارد. در روش PIM، برای هر خوشه محدوده خاصی تعریف می-شود که اگر داده در درون آن محدوده قرار بگیرد، به طور حتم به آن خوشه تعلق خواهد داشت. این محدوده-ها به صورت یک کره در اطراف مرکز تعریف می شوند.
مدل های خوشه بندی سلسله مراتبی: این مدل ها در دو نوع افزایشی و کاهشی استفاده می شوند. روند کار در مدل افزایشی بدین صورت است که هر نقطه به عنوان یک خوشه در نظر گرفته می شود. سپس نزدیک-ترین نقاط با یکدیگر تلفیق شده و خوشه ای بزرگتر تشکیل می دهند. این روند ادامه پیدا می کند تا زمانی که کل داده ها در یک خوشه قرار بگیرند. این فرآیند در انتها با نموداری به نام Dendrogram نمایش داده می-شود. تعیین تعداد دقیق خوشه ها بر اساس روش هایی مبتنی بر تابع هزینه بدست می آید.

انجام پایان نامه و پروپوزال و سمینار یادگیری ماشین و شناسایی الگو، طبقه بندی و خوشه بندی - 6.	مدل¬های خوشه بندی سلسله مراتبی
 

Bishop_C._Pattern_Recognition_and_Machine_Learning

کد 14 - آپلود


می خواهید بدانید معیارهای مطمئن ترین و بهترین موسسه انجام پایان نامه ارشد چیست؟ کلیک نمائید

نظرات کاربران
  1. avatar
    سه شنبه 12 آبان 1394 پاسخ

    ممنون از معرفی موضوع با تشکر اگه ممکنه موضاعات مختلف رو در زمینه های کامپیوتر و آیتی(شبکه) همینطوری به صورت خلاصه معرفی کنید

  2. avatar
    پنج شنبه 14 آبان 1394 پاسخ

    دقیقا بفرمائدی چه موضوعاتی میخواهید تا ارسال گردد

  3. avatar
    چهارشنبه 18 آذر 1394 پاسخ

    سلام با تشکر از شما خواستم اگه زخمتی نیست میشه یه سری موضوعات مربوط به پایان نامه ارشد نرم افزار که به روز باشند برام ایمیل کنید ممنون میشم

  4. avatar
    سه شنبه 24 آذر 1394 پاسخ

    ایمیل شد

  5. avatar
    جمعه 2 بهمن 1394 پاسخ

    پیغام شما...سلام خسته نباشید میشه لطف کنیدکدهای یه پروژه که با استفاده از علم ژنتیک حل میشه رو برام ایمیل کنید با هر زبانی باشه فرق نمیکنه مخصوصا اگه متلب باشه ممنون

  6. avatar
    یک شنبه 4 بهمن 1394 پاسخ

    سلام با تشکر از شما خواستم اگه زخمتی نیست میشه یه سری موضوعات مربوط به پایان نامه ارشد نرم افزار که به روز باشند برام ایمیل کنید ممنون میشم در ضمن در مورد برنامه نویسی فازی DNA و تکاملی چیزی دارید برام میل کنید؟

  7. avatar
    دوشنبه 5 بهمن 1394 پاسخ

    سلام میشه لطف کنید یه کم مطلب در مورد نمایش تنک برای طبقه بندی سیگنال برای من بفرستید .ممنون

  8. avatar
    جمعه 16 بهمن 1394 پاسخ

    سلام خسته نباشید. لطف می کنید موضوعات پایان نامه ارشد نرم افزار را برای من میل کنید.

  9. avatar
    پنج شنبه 29 بهمن 1394 پاسخ

    با سلام و تشکر میشه چندتا موضوع جدید روی همین زمینه طبقه بندی برای متن پیشنهاد بدید. برای گرایش هوش مصنوعی

  10. avatar
    سه شنبه 4 اسفند 1394 پاسخ

    لطفا ایمیل کنید

  11. avatar
    سه شنبه 4 اسفند 1394 پاسخ

    لطفا ایمیل کنید

  12. avatar
    یک شنبه 2 خرداد 1395 پاسخ

    سلام آیاتوضیحاتی برا ی خوشه بندی فازی c-means انلاین دارید ؟

  13. avatar
    چهارشنبه 26 خرداد 1395 پاسخ

    گندم: ثبت درخواست انجام پایان نامه کنید

  14. avatar
    سه شنبه 8 تیر 1395 پاسخ

    سلام .و با تشکر از سایت خوبتون.من یکسری اطلاعات در مورد خوشه بندی و طبقه بندی اهداف داخل آب با استفاده از سیگنال صوتی برگشتی لازم دارم .ممنون میشم کمکم کنید.

نظر خود را درباره این مطلب ارسال کنید
 
 
 
 





فیسبوک موسسه انجام پایان نامه مکاریتم View Association of Mecharithm's LinkedIn profile لینکدین موسسه انجام پایان نامه مکاریتم View Mecharithm Associatoion's LinkedIn profile موسسه انجام پایان نامه و رساله دکتری Instagram Instagram